Ⅳ. 알고리즘의 수식 표현


수식으로의 표현과 평가를 위해 각 통신망과 사용자의 특성은 다음과 같이 설정했다. 아래 값은 예측 값이며 실제 알고리즘의 평가 시에는 통신사에서 데이터를 수집해 좀 더 정확한 수치를 대입할 수 있다.


표 1 통신망과 사용자의 특성

항목

미지수

값 (단위 : Mbps)

LTE 한계 성능

t2

30

LTE 한계 트래픽

m2

15000

WiFi 한계 성능

t3

3

WiFi 한계 트래픽

m3

15000

1군 요구 성능

t11

1

2군 요구 성능

t12

5

3군 요구 성능

t13

20


그리고 1, 2, 3군에 속하는 사용자 수는 각각 n11, n12, n13으로 두고 변수로 설정했다. 즉 각 군의 사용자 수의 변화에 따른 통신 성능 저하 정도를 비교하려는 것이다. 평가 지표는 k로 두었다.


1. 통신망, 사용자 특성 고려 알고리즘

1) :

2) 그렇지 않다면

        1)) 이고 :


        2)) 그렇지 않다면

                1))) :
                2))) 그렇지 않다면

                        1)))) 이고 :

                        2)))) 그렇지 않다면

                                1))))) :

                                2))))) 그렇지 않다면


2. 무작위 분배 알고리즘

1) : k=0

2) 그렇지 않다면

        1)) :

        2)) 그렇지 않다면

                1))) :

                2))) 그렇지 않다면


3. LTE 통신망 사용 알고리즘


@ : () 안 값이 양인 경우는 더하고 음인 경우에는 더하지 않는다.

Ⅲ . 알고리즘 제안


LTE 통신의 트래픽을 WiFi 통신망으로 분산시키는 알고리즘은 통신망과 사용자의 특성을 고려해야 한다. 통신망의 경우 각 통신망이 제공할 수 있는 한계 성능과 한계 트래픽이 존재하고 사용자의 경우 요구하는 통신 성능의 차이가 있다.


LTE 통신망의 트래픽이 초과되면 무조건적으로 초과 트래픽을 WiFi 통신망으로 분산시키는 알고리즘은 여러 문제를 유발한다. 통신사에서 구축한 WiFi 통신망 중 다수는 Wibro 기반으로 기술적 한계가 있어 통신 성능이 LTE에 비해 상당히 떨어진다. Wibro 통신의 기술적 한계가 LTE에 비해 낮으며 Wibro 통신과 WiFi 통신 사이의 변환이 필요하기 때문이다. 또한 WiFi 신호 간 간섭 역시 통신 성능을 저하시킨다. 즉 높은 통신 성능을 요구하는 사용자가 WiFi 통신에 접속하면 심각한 성능 저하가 발생한다.


실제로 사용자가 요구하는 트래픽은 선형적으로 존재하기 때문에 평가가 거의 불가능하다. 따라서 알고리즘의 평가를 위해 각 사용자가 요구하는 통신 성능에 따라 3개의 군으로 분류했다. 1군은 가벼운 웹 서핑 및 음원 스트리밍 위주의 사용자, 2군은 이미지가 존재하는 페이지 등 무거운 웹 서핑과 SD 급 동영상 스트리밍 위주의 사용자, 3군은 파일의 업로드 또는 다운로드와 HD 급 동영상 스트리밍 위주의 사용자로 가정했다. 실제 상황에 적용할 알고리즘은 사용자 군의 숫자가 많을수록 효율성이 높을 것이다. 논 본문에서는 구체적인 수식으로의 표현과 시각적인 평가를 위해 군의 수를 3개로 제한했다.


알고리즘 설계 및 평가의 편의를 위해 양방향 통신은 고려하지 않았다. LTE, WiFi 통신망의 동시 접속사 수는 제한을 두지 않았다. 기술적인 한계는 있지만 LTE 통신망의 경우 주변 기지국에 접속할 수 있기 때문에 사실상 한계가 존재하지 않으며 WiFi 통신망 역시 동시 접속기기의 한계가 수백 대로 발전했기 때문이다.


알고리즘의 평가는 각 군의 속하는 사용자 수가 같은 상황에서의 성능 저하 정도를 비교하는 방식으로 이루어졌다. 성능 저하 정도를 나타낼 평가 지표는 각 사용자의 요구 성능과 제공 성능 차의 비로 결정했다. 즉 사용자가 제공받는 통신 성능이 요구하는 통신 성능보다 높으면 가점이 없지만 반대의 경우 요구 성능과 제공 성능의 차를 요구 성능으로 나누었다. 그리고 모든 사용자에 대한 값을 더해 알고리즘을 평가했다. 즉 평가 지표의 값이 클수록 성능 저하가 심하다. 수식 1은 평가 지표를 간단히 한 것이다.


각 사용자에 제공되는 통신 성능은 통신망의 한계 성능과 트래픽에 따라 결정되도록 설계했다. 통신망의 한계 트래픽이 초과되지 않는 경우 통신망은 한계 성능을 제공할 수 있지만 한계 트래픽이 초과되면 접속 사용자의 요구 성능을 같은 비로 삭감한다.


본 논문에서는 각 통신망과 사용자의 특성을 고려해 설계한 ‘통신망, 사용자 특성 고려 알고리즘’, LTE 통신망의 초과 트래픽을 무작위로 WiFi 통신망으로 분배하는 ‘무작위 분배 알고리즘’, 그리고 LTE 통신망만을 사용하는 ‘LTE 통신망 사용 알고리즘’, 이상 3가지 알고리즘을 비교, 분석했다.


통신망, 사용자 특성 고려 알고리즘과 무작위 분배 알고리즘은 Microsoft 사의 Visio를 이용해 아래와 같은 순서도로 표현했다.


1. 통신망, 사용자 특성 고려 알고리즘


그림 1 통신망, 사용자 특성 고려 알고리즘의 순서도

 


2. 무작위 분배 알고리즘


그림 2 무작위 분배 알고리즘의 순서도

 


각 알고리즘에의 마침 단계에서 평가 지표를 산출하도록 했다.

Ⅱ. 선행 연구


LTE 서비스 도입에 따른 폭발적인 트래픽 증가에 대한 분석 및 예측은 이미 이루어졌다.

한국통신학회논문지에 발표된 ‘LTE 서비스 도입에 따른 유도된 수요 발생에 관한 실증 연구’에서는 LTE 트래픽 증가의 특성을 분석하고 이를 바탕으로 앞으로의 트래픽 증가 추세를 예측했다. 이 논문에 따르면 2012년 8월, LTE 사용자의 일인당 월평균 데이터 트래픽이 3세대 통신 사용자에 비해 7.3배가 넘는 특성을 보이며 계속해서 증가하고 있다. 때문에 기존 예측보다 훨씬 높은 증가 추세를 보인다. LTE 트래픽의 급격한 증가는 LTE 통신으로의 가입자 이동이 둔화되는 시점까지 계속될 것으로 예측했다.[2]

(단위 : TB)

방송통신위원회에서 2013년 3월에 발표한 ‘무선데이터 트래픽 월별 통계’에서는 LTE 트래픽의 급격한 증가를 확인할 수 있다. 2012년 1월에는 2,800TB의 트래픽이 발생했지만 2013년 1월에는 30,000TB 이상의 트래픽이 발생했다. 단 1년 사이에 발생 트래픽이 10배 이상이 증가한 것이다.[3]


이와 같이 LTE 트래픽의 급격한 증가에 따른 성능 저하를 최소화하기 위한 방법으로 LTE 이외의 통신 규격으로의 트래픽 분산 방안은 한 논문에서 제안되었다. 정보과학회논문지에 발표된‘사용자 중심 버티컬 핸드오버를 통한 대용량 모바일 트래픽 분산 메커니즘 제안’에서는 차세대 통신 규격인 LTE-Advanced(Long Term Evolution-Advanced)망과 W-LAN망 사이의 핸드오버를 통한 트래픽 분산에 관해 다루었다. LTE 다음 세대 기술인 LTE-A 통신의 트래픽을 W-LAN 통신으로 분산시키는 과정에서의 핸드오버 방안에 대해 제안하며 이에 대한 알고리즘을 제시하고 Network Simulator 3를 이용해 평가했다.[4]


본 논문에서는 핸드오버 Real Time Traffic에 요구되는 핸드오버와 같은 기술적인 요소보다는 통신망과 사용자의 특성에 따른 효율적인 통신망 선택 알고리즘 제안과 설계 및 평가에 집중했다. 또한 Network Simulator 3에서의 수식적인 평가보다는 알고리즘을 수식으로 표현한 후 이를 Matlab에서 그래프로 구현해 시각적으로 평가했다.

WiFi 통신망으로의 LTE 트래픽 분산 알고리즘


초록


LTE 트래픽이 급증하며 그에 따른 통신 성능 저하가 심화되고 있다. 하지만 LTE 통신에 할당된 대역폭은 한정적이고 단기간 내에 통신망 확충 역시 불가능하다. 이와 같은 상황에서 특정 알고리즘에 따라 통신사에서 구축한 WiFi 통신망으로 LTE 트래픽을 분산시킨다면 성능 저하를 최소화할 수 있다. 이때 각 사용자가 LTE와 WiFi 통신을 선택하는 알고리즘이 최적화 되어있을수록 성능 저하 최소화가 효과적이다. 본 논문에서는 LTE, WiFi 통신망에서 제공 가능한 한계 성능과 접속 사용자들의 요구 성능, 그리고 통신망의 한계 트래픽에 따라 LTE와 WiFi 중 하나의 통신망을 선택하는 알고리즘을 제안했다. 알고리즘의 구체화와 평가를 위해 알고리즘 수식으로 표현했으며 이를 MatLab에서 4변수 그래프로 구현해 성능 저하 정도를 시각적으로 비교했다.



Ⅰ. 서론


최근 우리나라의 LTE 통신 서비스의 가입자 수가 2,000만 명을 넘어섰다. 2011년 여름, 통신 3사가 주요 거점에 LTE 통신망을 구축하며 동시에 서비스를 시작한 이후 채 2년이 지나지 않은 시점이다. 통신사들은 가입자 확보를 위해 LTE 서비스 가입 시의 각종 혜택을 제공하는 등 적극적인 마케팅을 펼쳤고 제조사들은 이에 발을 맞추어 주력 제품을 LTE 모델로 출시했다. 우리나라의 스마트폰 사용자 수가 약 3,500만 명이라는 것을 감안한다면 스마트폰 사용자의 절반 이상이 LTE 통신을 사용한다는 것이다.


LTE 통신은 통신 성능이 기존 3세대 WCDMA 통신에 비해 월등히 우수하고 단위 패킷 당 요금도 저렴하기 때문에 한 명의 가입자가 사용하는 트래픽이 증가했다. 때문에 3세대 통신에 비해 가입자 증가에 따른 전체 트래픽 증가는 폭발적일 수밖에 없다. 정부는 CDMA, Analog TV에 주어졌던 유휴 대역폭을 수년 내에 LTE 통신에 할당하는 계획을 발표했고 통신사 역시 커버리지를 확충하고 있지만 폭발적인 트래픽 증가를 감당하기에는 역부족이다.


통신망이 트래픽 증가를 감당하지 못함에 따라 데이터 통신 성능 저하가 심각하다. 특히 LTE 트래픽이 집중되는 일부 지역에서는 WCDMA 통신 성능과 큰 차이가 없을 정도이다.


이와 같은 상황에서 통신 3사가 서울 주요 번화가를 비롯해 곳곳에 구축한 WiFi 통신망으로 LTE 트래픽을 분산시킨다면 성능 저하를 최소화할 수 있다. 통신사는 경쟁적으로 주요 거점에 WiFi 통신망을 구축하고 있으며 2012년 11월 현재 국내 통신 3사가 구축한 WiFi Zone의 수는 모두 150만 개 이상으로 추정된다.[1]


LTE 트래픽이 집중되는 주요 거점에는 대부분 WiFi 통신망이 구축되어 있으며 LTE와 WiFi 통신 간 전환도 효율적이다. 또한 대역폭 확대와 대규모의 하드웨어적 투자 없이 소프트웨어적으로 구현할 수 있다.


따라서 본 논문에서는 LTE, WiFi 통신망에서 제공 가능한 한계 성능과 접속 사용자들의 요구 성능, 그리고 통신망의 한계 트래픽 등 다양한 요소를 고려해 LTE와 WiFi 통신을 선택하는 알고리즘을 제시했다. 또한 이를 구체화해 수식으로 표현했으며 이를 MatLab에서 4변수 그래프로 구현해 알고리즘을 시각적으로 평가했다.

1학년 2학기에 진행했던 연구입니다. 조금 늦게 공개합니다.

블로그 포스팅입니다.


이번 연구는 로우 데이터가 방대해 엑셀과의 호환을 위해 마이크로소프트 워드로 작성했습니다. 원본에서 블로그 등록 시 한글보다 완전하게 보입니다. 소스 자체도 문제가 적습니다.


PDF 파일을 공개합니다.


Wi-Fi 간섭 최소화를 위한 최적 채널 배치 알고리즘.pdf


1학기에 얻었던 결론과 상충되는 부분은 2학년 1학기 때 다시 연구하겠습니다.


논문을 작성할 때 많은 분들께 조언을 받았습니다.

wopd 님, 길가던뉴비 님, 파란 님, 정다운 님, 프루나 님, Nightblossom 님, 환타 님, 낭만지리 님, Modozo 님, 낙랑천랑 님, 괴인 님 다시 한번 감사드립니다.


연구 방법, 데이터 해석 등의 문제 지적은 다음 연구에 도움이 됩니다. 전문가분들의 조언 부탁드립니다.


감사합니다.


  1. 2013.02.10 12:24

    비밀댓글입니다

  2. 2013.02.10 12:29

    비밀댓글입니다

  3. 2013.02.10 12:29

    비밀댓글입니다

 

참고문헌

[1] 엠브레인트렌드모니터, "2011 Wi-Fi(무선랜) 이용 관련 조사 Tracking Survey", 리서치보고서, Vol. 2011 No.7, 2011.07

 

[2] 통신 3사의 Wi-Fi Zone 구축 현황

올레 모바일 공식 블로그, <http://mobileblog.olleh.com/1015>, (2012.11.15. 확인)

T Wi-Fi고객센터. <http://www.twifi.co.kr/view/customer/faqview.jsp?no=16>, (2012.11.15. 확인)

LG U+ zone, http://zone.uplus.co.kr/, (2012.11.15. 확인)

 

[3] 서로 다른 통신 규격 간의 신호 간 간섭에 대한 연구

정연명, 조인경, 이일규, "DTV에 대한 WiFi의 간섭영향 분석", 한국통신학회 논문지, 제36권 제11호(네트워크 및 융합서비스), 1357-1362, 2011.11

우병철, 장진엽, 은성배, 이동민, 신성열, 오세찬, 김준철, "미래 Wi-Fi 및 Bluetooth 환경의 주파수 간섭 영향하에서의 ZigBee의 동작 정도 예상 실험", 한국정보과학회 2006 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, A, 181-183, 2006.06

곽도영, 윤병완, 허시영, 이종식, "WiBro/WiFi 통합형 Femtocell 구현 시 상호 간섭에 관한 연구", 대한전자공학회, 2009년 하계종합학술대회, 48-49, 2009.07

 

[4] 802.11n 표준 규약, http://standards.ieee.org/getieee802/download/802.11n-2009.pdf, (2012.11.15. 확인)

 

[5] 이성훈, "IEEE 802.15.4 와 IEEE 802.11g/n의 중첩 채널에 간 간섭", 2010.11

 

[6] 방송통신위원회 Wi-Fi 혼신 최소화 가이드라인, <

http://www.kcc.go.kr/user.do?mode=view&page=P02020500&dc=K02020500&boardId=1007&boardSeq=30788>, (2012.11.15. 확인)

 

 

부록

채널 배치에 따라 통신 성능_Microsoft Office Excel

신호 간 채널 간격

Case 1

Case 2

평균

   

0

18668.0

19885.0

19276.5

   

1

488.0

570.0

529.0

   

2

131.0

1275.0

703.0

   

3

1909.0

4148.0

3028.5

   

4

10848.0

12486.0

11667.0

   

5

7313.0

18596.0

12954.5

   

6

10846.0

19636.0

15241.0

   

7

12714.0

17665.0

15189.5

   

8

18668.0

19885.0

19276.5

   

9

16324.0

25859.0

21091.5

   

10

19656.0

22288.0

20972.0

   

11

25466.0

25505.0

25485.5

   

12

26633.0

26657.0

26645.0

   

단일 신호

 

42485.0

   
       

신호 간 채널 간격

Case 1

Case 2

평균

   

0

16646.0

16784.0

16715.0

   

1

12326.0

16384.0

14355.0

   

2

12441.0

16032.0

14236.5

   

3

13790.0

15188.0

14489.0

   

4

14090.0

19322.0

16706.0

   

5

16712.0

19511.0

18111.5

   

6

18188.0

19515.0

18851.5

   

7

18567.0

21679.0

20123.0

   

8

19118.0

20176.0

19647.0

   

9

19858.0

20095.0

19976.5

   

10

18402.0

24759.0

21580.5

   

11

16906.0

22315.0

19610.5

   

12

16714.0

23623.0

20168.5

   

단일 신호

 

37879.0

   
       

할당 대역폭

신호 배치

Case 1

Case 2

Case 3

평균

 

1개 채널

3

5867.0

6514.0

6665.0

6348.7

 

2개 채널

2-1

33.0

46.0

50.0

43.0

 

3개 채널

2-0-1

283.0

464.0

623.0

456.7

 

1-1-1

16.0

63.0

84.0

54.3

 

5개 채널

2-0-0-0-1

3028.0

4408.0

8370.0

5268.7

 

1-1-0-0-1

56.0

255.0

277.0

196.0

 

1-0-1-0-1

362.0

539.0

721.0

540.7

 

7개 채널

2-0-0-0-0-0-1

8408.0

8513.0

9675.0

8865.3

 

1-1-0-0-0-0-1

81.5

98.0

1584.0

587.8

 

1-0-1-0-0-0-1

1183.0

1202.0

2334.0

1573.0

 

1-0-0-1-0-0-1

6701.0

6736.0

6980.0

6805.7

 

9개 채널

2-0-0-0-0-0-0-0-1

5327.0

9593.0

13710.0

9543.3

 

1-1-0-0-0-0-0-0-1

64.5

77.9

1016.0

386.1

 

1-0-1-0-0-0-0-0-1

5867.0

6514.0

6665.0

6348.7

 

1-0-0-1-0-0-0-0-1

33.0

46.0

50.0

43.0

 

1-0-0-0-1-0-0-0-1

283.0

464.0

623.0

456.7

 
       

할당 대역폭

신호 배치

 

Case 1

Case 2

평균

 

1개 채널

3

14513.0

14668.0

14742.0

14641.0

 

2개 채널

2-1

4921.0

7102.0

9348.0

7123.7

 

3개 채널

2-0-1

4308.0

9151.0

10177.0

7878.7

 

1-1-1

1342.0

1987.0

2331.0

1886.7

 

5개 채널

2-0-0-0-1

4757.0

4987.0

5315.0

5019.7

 

1-1-0-0-1

9178.0

13182.0

16148.0

12836.0

 

1-0-1-0-1

7743.0

8920.0

11155.0

9272.7

 

7개 채널

2-0-0-0-0-0-1

1968.0

15373.0

17522.0

11621.0

 

1-1-0-0-0-0-1

329.0

2127.0

3026.0

1827.3

 

1-0-1-0-0-0-1

8600.0

12267.0

13124.0

11330.3

 

1-0-0-1-0-0-1

7019.0

7564.0

8107.0

7563.3

 

9개 채널

2-0-0-0-0-0-0-0-1

11702.0

15370.0

16147.0

14406.3

 

1-1-0-0-0-0-0-0-1

8346.0

10977.0

11897.0

10406.7

 

1-0-1-0-0-0-0-0-1

14513.0

14668.0

14742.0

14641.0

 

1-0-0-1-0-0-0-0-1

4921.0

9102.0

11348.0

8457.0

 

1-0-0-0-1-0-0-0-1

4308.0

9151.0

10177.0

7878.7

 
       

할당 대역폭

채널 배치

Case 1

Case 2

Case 3

Case 4

평균

1개 채널

4

2515.0

2703.0

3396.0

3435.0

3012.3

2개 채널

3-1

14.8

26.3

39.0

75.2

38.8

2-2

10.2

14.0

19.8

23.0

16.8

3개 채널

3-0-1

248.0

370.0

405.0

750.0

443.3

2-1-1

13.5

77.8

139.0

146.0

94.1

1-2-1

16.0

23.0

27.6

97.0

40.9

4개 채널

3-0-0-1

29.7

85.0

395.0

4319.0

1207.2

2-1-0-1

12.1

14.6

18.0

82.2

31.7

1-2-0-1

30.0

100.0

130.0

162.0

105.5

1-1-1-1

4.3

15.2

92.0

104.0

53.9

5개 채널

3-0-0-0-1

766.0

913.0

1433.0

1876.0

1247.0

2-1-0-0-1

39.0

39.2

43.1

102.0

55.8

1-2-0-0-1

27.0

46.3

79.5

87.0

60.0

2-0-1-0-1

104.0

112.0

192.0

347.0

188.8

1-1-1-0-1

35.7

49.0

56.0

63.0

50.9

1-0-2-0-1

247.0

258.0

398.0

642.0

386.3

2-0-0-1-1

54.0

281.0

295.0

388.0

254.5

1-1-0-1-1

24.0

34.5

35.0

74.1

41.9

6개 채널

3-0-0-0-0-1

1274.0

1452.0

1583.0

6418.0

2681.8

2-1-0-0-0-1

12.5

68.5

75.0

89.0

61.3

1-2-0-0-0-1

50.3

63.0

101.0

691.0

226.3

2-0-1-0-0-1

34.0

58.0

108.0

881.0

270.3

1-1-1-0-0-1

19.5

79.0

143.0

250.0

122.9

1-0-2-0-0-1

44.0

47.0

91.0

282.0

116.0

2-0-0-1-0-1

22.0

2180.0

3882.0

4656.0

2685.0

1-1-0-1-0-1

119.0

206.0

451.0

1282.0

514.5

1-0-2-0-0-1

11.0

79.0

208.0

428.0

181.5

2-0-0-0-1-1

101.0

126.0

146.0

222.0

148.8

1-1-0-0-1-1

27.0

33.0

46.0

125.0

57.8

       

할당 대역폭

채널 배치

Case 1

Case 2

Case 3

Case 1

평균

1개 채널

4

10107.0

10364.0

10423.0

14891.0

11446.3

2개 채널

3-1

713.0

4354.0

4822.0

5452.0

3835.3

2-2

3565.0

4593.0

6625.0

9365.0

6037.0

3개 채널

3-0-1

451.0

4784.0

4841.0

4940.0

3754.0

2-1-1

1697.0

2297.0

5095.0

5434.0

3630.8

1-2-1

1791.0

2605.0

7602.0

10785.0

5695.8

4개 채널

3-0-0-1

697.0

3900.0

4213.0

7789.0

4149.8

2-1-0-1

1414.0

3379.0

6665.0

7651.0

4777.3

1-2-0-1

1080.0

1641.0

8832.0

13281.0

6208.5

1-1-1-1

773.0

883.0

2573.0

2956.0

1796.3

5개 채널

3-0-0-0-1

2821.0

7579.0

9893.0

11231.0

7881.0

2-1-0-0-1

661.0

6243.0

10848.0

11138.0

7222.5

1-2-0-0-1

3848.0

4316.0

6453.0

9037.0

5913.5

2-0-1-0-1

3118.0

5128.0

5428.0

7016.0

5172.5

1-1-1-0-1

2482.0

2566.0

2903.0

4058.0

3002.3

1-0-2-0-1

4589.0

4605.0

5341.0

7680.0

5553.8

2-0-0-1-1

2334.0

4140.0

6563.0

6773.0

4952.5

1-1-0-1-1

2217.0

2431.0

3785.0

4782.0

3303.8

6개 채널

3-0-0-0-0-1

3725.0

10009.0

11207.0

11299.0

9060.0

2-1-0-0-0-1

751.0

2734.0

3847.0

4186.0

2879.5

1-2-0-0-0-1

2946.0

4445.0

8085.0

11978.0

6863.5

2-0-1-0-0-1

1203.0

3487.0

5668.0

6026.0

4096.0

1-1-1-0-0-1

2644.0

3054.0

3813.0

3825.0

3334.0

1-0-2-0-0-1

4182.0

4428.0

9590.0

11506.0

7426.5

2-0-0-1-0-1

2388.0

7090.0

8926.0

10656.0

7265.0

1-1-0-1-0-1

4850.0

4938.0

5311.0

5563.0

5165.5

1-0-2-0-0-1

4233.0

4428.0

5127.0

6173.0

4990.3

2-0-0-0-1-1

3027.0

3745.0

4544.0

8684.0

5000.0

1-1-0-0-1-1

1884.0

2225.0

4430.0

8326.0

4216.3

 

순서도 원본_Microsoft Office Visio

Ⅵ. 결론

신호가 2개, 3개, 4개인 상황에서 사용할 수 있는 대역폭을 변화시키며 다양한 채널 배치에서의 통신 성능을 측정한 결과 각각의 경우에서의 최적의 채널 배치뿐만 아니라 Wi-Fi 신호 간 간섭의 상관 관계도 파악할 수 있었다.

 

신호가 2개인 경우의 결과로부터 인접 채널 간섭으로 인한 Downlink 성능 저하가 매우 큼을 직접적으로 확인할 수 있었다. 2개 신호가 같은 채널을 사용하는 경우의 성능이 상당히 우수했으며 간격이 8개 채널인 경우의 성능이 이와 비슷했다. 그리고 점차 회복되는 경향을 보여 신호 간 간격이 12개 채널인 경우 간섭이 없는 경우 성능의 60%까지 회복되었다. Uplink 성능의 경우 Downlink 성능과 같이 확실한 경향성은 찾을 수 없었다. 다만 신호 간 간격이 7개 채널인 경우까지는 성능이 회복되는 경향을 보였다.

 

신호가 3개, 4개인 경우의 결과는 앞에서 찾은 경향을 뒷받침해주었다. 신호가 3개인 경우의 통신 성능은 2-0-0-0-0-0-0-0-1 배치와 1-0-0-1-0-0-0-0-1 배치, 모든 신호를 하나의 채널에 배치한 경우가 우수했다. 주목할 만한 점이라면 방송통신위원회에서 권고한 채널 배치는 눈에 띄게 좋은 편이 아니었다는 점이다. 성능이 가장 우수했던 2-0-0-0-0-0-0-0-1 배치의 경우에 80%에 불과했다. 신호가 4개인 경우에는 모든 신호를 하나의 신호에 배치한 경우의 성능이 가장 우수했다.

 

위와 같은 결과를 바탕으로 최적 채널 알고리즘을 제안했다. 기존의 최적 채널 알고리즘은 방송통신위원회에서 권고한 최적 채널 중 임의로 하나의 채널을 선택하는 것으로 보였다. 실제 실험 값을 바탕으로 설계한 알고리즘이기 때문에 기본 알고리즘에 비해 간섭 최소화 능력이 뛰어날 것이다.

 

또한 지하철에서의 통신사 Wi-Fi의 최적 채널 배치도 제안했다. 지하철 전동차에는 KT와 SKT, 플랫폼에는 KT, SKT, LG U+의 Wi-Fi 신호만이 존재하며 Hand-Off와 사용자 인증 등의 기술을 고려했다. 그 결과 KT의 모든 Wi-Fi 신호는 1채널, SKT의 모든 Wi-Fi 신호는 13채널을 사용하도록 하고 LG U+의 경우는 6채널을 사용하는 것의 최적의 채널 배치이다.

 

아쉬운 점은 실험 시 Bluetooth와 같이 2.4Ghz 대역의 다른 신호의 존재 여부를 확인하지 못했고 존재하는 모든 경우의 수를 적절히 분류해 각각에 대해 최적 채널 배치를 구하지 못했다는 점이다. 또한 실험 상의 오차로 추정되는 결과값도 존재했다. 추후 연구에서는 이와 같은 문제점들을 보완하고 실제 상황에 직접적으로 적용 될 수 있는 경우에서의 최적의 채널 배치에 대해 심도 있게 연구할 것이다.

Ⅴ. 실제상황에의 적용

다양한 환경에서 신호 배치에 따른 통신 성능을 측정한 결과 일반적으로 알려져 있는 단순히 신호 간 간격을 최대한 띄우는 채널 배치의 최적화 방법과 방송통신위원회에서 권고한 Wi-Fi 혼선 최소화 가이드라인보다 효과적인 채널 배치를 찾았다.

 

그에 따라서 현재 시중에서 판매되는 무선 공유기의 최적 채널 검색 알고리즘과 통신사 Wi-Fi의 채널 배치의 개선 방안을 제시했다.

 

1. 최적 채널 검색 알고리즘 개선 방안

Figure 9 주변에 구축한 Wi-Fi 신호 환경

 

먼저 현재 시중에서 판매되는 공유기의 최적 채널 검색 알고리즘을 파악하기 위한 실험을 진행했다. 무선 공유기를 이용해 주변에 다양한 환경을 구축한 후 IpTime과 Zio 공유기에서 최적 채널 검색을 시행했다. 두 제품 모두 현재까지 펌웨어 지원이 이루어지는 제품으로 양사의 최신 최적 채널 검색 알고리즘이 탑재되었다.

 

Figure 9와 같이 주변에 1,3,5,7,9,11,13채널, 2,4,6,8,10,12채널, 1,5,9,13채널, 2,5,8,11채널 등 다양한 신호 배치 환경을 구축해 놓은 후 공유기의 최적 채널 검색을 시행했다. 그 결과 검색 시마다 다른 결과가 나왔다. 여러 번 시도한 결과 1, 5, 9, 13채널 중 하나를 무작위로 채택하는 것으로 보였다.

 

Figure 10 IpTime N604V의 자동 채널 선택 알고리즘

 

직접 정확한 알고리즘을 확인할 수 없어 2개 회사에 문의를 했다. 하지만 양측 모두 정확한 답변을 하지 않고 '주위 신호를 검색해 최적의 채널을 찾는다.'라는 등의 모호한 답변을 해왔다. 특히 ZIO에서는 자사의 신호 검색 알고리즘에 대해 '자동채널설정이 거의 무의미한 경우도 생깁니다.'라고 하기도 했다.

 

이런 점들로 미루어 보아 2개 회사는 방송통신위원회에서 권장하는 1,5,9,13 채널 중 하나를 임의로 선택하는 것으로 보인다.

 

본 논문에서의 실험 결과로부터 제안하는 최적 채널 검색 알고리즘의 순서도는 다음과 같다.

Figure 11 최적 채널 검색 알고리즘

 

정확한 알고리즘을 설계하기에 충분히 많은 데이터를 측정하지 못했기 때문에 전체적인 흐름을 순서도로 표현했다. 이 알고리즘은 주위에 존재하는 신호들의 수와 배치에 따라 최적의 채널을 결정한다. 다른 신호와의 간격이 1, 2개 채널일 때의 인접 채널 간섭으로 인한 극단적인 성능 저하를 피하고 채널 배치에 따른 인접 채널 간섭과 동일 채널 간섭의 경향성을 고려해 알고리즘을 설계했다. 순서도 원본 파일은 부록에 첨부했다.

 

충분한 데이터를 측정하지 못했고 존재하는 모든 경우를 정확하게 분류하지 못한 경우는 향후 연구에서 보완할 계획이다.

 

2. 지하철에서 통신사 Wi-Fi의 채널 배치 개선 방안

Table 7 5개 역에서의 통신사 Wi-Fi 평균 성능

올레Wi-Fi

T Wi-Fi

Downlink

Uplink

Downlink

Uplink

1.3

0.8

1.3

0.5

 

지하철에서 KT와 SKT의 Wi-Fi 성능을 측정해 보았다. 통신사가 지하철에 구축한 Wi-Fi는 Wibro 신호를 Wi-Fi 신호로 변하는 EGG 기반이다. 하지만 두 Wi-Fi의 통신 성능 모두 EGG가 일반적으로 구현할 수 있는 통신 성능에 비해 매우 떨어진다. 3.9세대 이동 통신인 Wibro 기반의 Strong EGG는 1Mbps 이상의 성능을 구현할 수 있으며 지하철에 구축된 Public EGG의 경우 그 성능은 더욱 뛰어날 것이다. 실험 시점에서 전동차 내 사람은 거의 없었기 때문에 다수의 사용자로 인한 성능 저하는 거의 없었다. 이런 상황에서도 통신 성능이 좋지 않은데 출, 퇴근 시간에는 Wi-Fi 통신이 매우 어려울 것이다.

 

Figure 12 지하철에서 수신되는 통신사 Wi-Fi 신호 목록

 

Figure 11은 가산 디지털 단지 역의 플랫폼에서 수신되는 Wi-Fi 신호를 NetWork Stumbler를 통해 확인한 것이다. 무려 22개의 Wi-Fi 신호가 존재하며 모두 통신 3사의 것이다. 5개 역에 거쳐 확인한 결과 전동차에서는 평균 13.6개의 신호가, 플랫폼에서는 평균 18.2개의 신호가 검색되었다. 방송통신위원회의 가이드라인을 준수했다면 상대적으로 성능 저하가 적었겠지만 일부 Wi-Fi신호가 6채널을 사용해 성능 저하가 심화된 것으로 보인다.

 

지하철에서는 스마트폰 기반의 Hot Spot이나 EGG, Bridge 등과 같은 개인이 구현할 수 있는 국소 AP를 제외하면 플랫폼에는 통신 3사의 Wi-Fi만 존재하며 전동차에는 KT와 SKT와의 AP만 존재한다.

 

사용할 수 있는 대역폭이 9개 채널인 경우 신호가 3개인 경우 2-0-0-0-0-0-0-0-1 배치, 1-0-0-1-0-0-0-0-1 배치, 그리고 하나의 채널을 3개 신호가 사용하는 경우의 성능이 우수했다. 또한 신호 간 채널 간격이 6개일 때 성능 회복이 어느 정도 이루어진다는 점과 채널 간격이 1개, 2개인 경우의 인접 채널 간섭을 최소화해야 한다는 점을 고려하면 지하철과 같이 할당 대역폭이 13개 채널인 경우 1,13,13채널, 1,6,13채널 또는 13,13,13채널 배치의 가장 성능이 뛰어날 것으로 예상된다.

 

만약 상황이 지하철과 같은 경우라면 한 가지 더 고려해야 할 점이 있다. 전동차의 플랫폼 진입 및 진출 시의 안정적인 데이터 통신 유지를 위한 Hand-Off와 각각의 통신사 인증과 같은 기술을 구현하기 위해서는 같은 채널을 유지하고 다른 신호가 해당 채널을 사용하지 않는 것이 유리하기 때문에 1,6,13채널 배치가 가장 효과적일 것이다.

 

따라서 KT의 모든 Wi-Fi 신호는 1채널, SKT의 모든 Wi-Fi 신호는 13채널을 사용하도록 하고 LG U+의 경우는 6채널을 사용하는 것의 최적의 채널 배치로 보인다.

Ⅳ. 실험 결과

1. Wi-Fi 신호 수가 2개인 경우의 통신 성능

Table 1 신호가 2개인 경우 Downlink 성능

신호 간 채널 간격

평균 속도 (단위: Kbps)

0

19276.5

1

529.0

2

703.0

3

3028.5

4

11667.0

5

12954.5

6

15241.0

7

15189.5

8

19276.5

9

21091.5

10

20972.0

11

25485.5

12

26645.0

단일 신호

42485.0

 

Figure 7 신호가 2개인 경우 Downlink 성능

 

단일 신호 항목의 경우에는 하나의 신호를 13채널에서 20Mhz 대역폭을 갖도록 설정한 상태에서의 결과로 신호 간 간섭이 없는 대조군이다.

 

Downlink 성능 측정 결과에서 가장 중요한 점은 2개 신호가 같은 채널을 사용할 때 성능 저하가 상대적으로 적었다는 것이다. 또한 신호 간 채널 간격이 1개 또는 2개와 같이 가까운 경우에 성능 저하가 매우 심각했다. 실제로 측정 도중 통신 불가능 상태로 측정되는 경우가 종종 있었다. 즉 동일 채널 간섭에 비해 인접 채널 간섭에 의한 성능 저하가 훨씬 심각하다는 것이다. 그리고 신호 간 채널 간격이 8개 정도 되었을 때 인접 채널 간섭에 의한 성능 저하와 동일 채널 간섭에 의한 성능 저하가 비슷해졌다. 채널 간격이 점점 넓어지면서 성능이 회복되는 경향을 보였지만 간섭이 없는 상태로의 완전한 회복은 이루어지지 않았다. 채널 간격이 12개로 가장 많이 떨어져 있는 경우의 Downlink 성능은 대조 군의 60%에 불과했다.

Table 2 신호가 2개인 경우 Uplink 성능

신호 간 채널 간격

평균 속도 (단위: Kbps)

0

16715.0

1

14355.0

2

14236.5

3

14489.0

4

16706.0

5

18111.5

6

18851.5

7

20123.0

8

19647.0

9

19976.5

10

21580.5

11

19610.5

12

20168.5

단일 신호

37879.0

 

Figure 8 신호가 2개인 경우 Uplink 성능

 

Uplink 성능의 경우 특별한 경향성을 찾을 수가 없었다. Downlink 성능과는 달리 동일 채널 간섭과 신호 간 채널이 1개, 2개인 경우의 인접 채널 간섭에 의한 성능 저하 정도가 비슷했다. 또한 채널 간격이 넓어짐에 따른 성능 회복 경향도 적었다. 특히 채널 간격이 7개 이상인 경우에는 눈에 띄는 성능 회복이 없었다. 신호 간 간섭으로 인한 Uplink의 성능 저하는 전체적으로 Downlink의 성능 저하보다 작았다.

 

2. Wi-Fi 신호 수가 3개인 경우의 통신 성능

Table 3 신호가 3개인 경우 Downlink 성능

할당된 채널 수

채널 별 신호 배치

평균 속도 (단위: Kbps)

1개 채널

3

6348.7

2개 채널

2-1

43.0

3개 채널

2-0-1

456.7

1-1-1

54.3

5개 채널

2-0-0-0-1

5268.7

1-1-0-0-1

196.0

1-0-1-0-1

540.7

7개 채널

2-0-0-0-0-0-1

8865.3

1-1-0-0-0-0-1

587.8

1-0-1-0-0-0-1

1573.0

1-0-0-1-0-0-1

6805.7

9개 채널

2-0-0-0-0-0-0-0-1

9543.3

1-1-0-0-0-0-0-0-1

386.1

1-0-1-0-0-0-0-0-1

6348.7

1-0-0-1-0-0-0-0-1

43.0

1-0-0-0-1-0-0-0-1

456.7

 

할당된 대역폭이 1개 채널인 경우, 즉 한 개의 채널을 3개의 신호가 사용하는 경우의 신호 간 간섭에 의한 성능 저하는 상대적으로 적었다.

할당된 대역폭이 2개 채널인 경우 오히려 할당된 대역폭이 1개 채널인 경우보다 성능 저하가 심각했다. 인접 채널 간섭에 의한 Downlink 성능 저하가 심각함을 보여주는 수치다.

할당된 대역폭이 3개 채널인 경우의 결과로부터 신호 간 간섭이 중복해서 일어난 경우의 성능을 짐작할 수 있다. 신호가 2개인 경우 중 신호 간 간격이 2개인 경우, 즉 1-0-1배치의 평균 Downlink 성능은 703.0Kbps이다. 그리고 2-0-1 배치의 평균 Downlink 성능은 456.7Kbps이다. 1-0-1 배치는 채널 간격 2개인 경우 인접 채널 간섭 2회와 동일 채널 간섭이 1호 이루어졌다. 물론 신호 간 간섭이 더 많은 2-0-1 배치의 통신 성능이 더 좋지 않지만 1-0-1 배치와 비교했을 때 그 차이가 그리 크지는 않다. 즉 신호 간 간섭이 여러 차례 이루어지는 경우 성능 감소폭은 크게 작아진다는 점을 알 수 있다.

할당된 대역폭이 5개, 7개 채널인 경우로부터도 인접 채널 간섭의 영향이 동일 채널 간섭보다 훨씬 큼을 알 수 있었다. 또한 할당된 대역폭이 5개, 7 개 채널인 경우의 최고 성능이 각각 5268.7Kbps, 8865.3Kbps인 것으로부터 신호 수가 3개일 경우 모든 신호를 한 채널에 배치하는 것보다 나은 성능을 발휘하기 위해서는 최소한 6개 채널이 확보되어야 한다는 것을 알 수 있었다.

할당된 대역폭이 9개 채널인 경우로부터 방송통신위원회에서 제공한 1,5,9,13채널을 우선적으로 사용하는 가이드라인을 간접적으로 검증할 수 있다. [6] 방송통신위원회의 가이드라인을 축소해보면 3개 신호가 존재하고 할당된 대역폭이 9개 채널인 경우 1,5,9채널을 우선적으로 사용하는 것이 유리하다는 것으로 해석된다. 하지만 실험 결과 1,5,9채널 배치를 의미하는 1-0-0-0-1-0-0-0-1 배치보다 2-0-0-0-0-0-0-0-1 배치의 성능이 훨씬 뛰어남을 알 수 있었다.

 

Table 4 신호가 3개인 경우 Uplink 성능

할당된 채널 수

채널 별 신호 배치

평균 속도 (단위: Kbps)

1개 채널

3

14641.0

2개 채널

2-1

7123.7

3개 채널

2-0-1

7878.7

1-1-1

1886.7

5개 채널

2-0-0-0-1

5019.7

1-1-0-0-1

12836.0

1-0-1-0-1

9272.7

7개 채널

2-0-0-0-0-0-1

11621.0

1-1-0-0-0-0-1

1827.3

1-0-1-0-0-0-1

11330.3

1-0-0-1-0-0-1

7563.3

9개 채널

2-0-0-0-0-0-0-0-1

14406.3

1-1-0-0-0-0-0-0-1

10406.7

1-0-1-0-0-0-0-0-1

14641.0

1-0-0-1-0-0-0-0-1

8457.0

1-0-0-0-1-0-0-0-1

7878.7

 

2개의 신호로 실험을 한 경우 Uplink 성능은 경향성이 뚜렷하지 않았다. 그 때문인지 3개 신호로 실험을 한 경우에도 Downlink 성능과 같이 뚜렷한 경향성을 찾을 수 없었다.

3개 신호를 모두 같은 채널에 배치한 경우의 Uplink 성능은 다른 모든 경우보다 좋았다.

전체적인 경향을 살펴보면 하나의 채널에 2개 신호를 배치하고 나머지 하나의 신호와의 채널 간격을 최대한 넓히는 경우와 2개의 신호를 2개의 채널에 나란히 배치하고 나머지 하나의 채널을 최대한 멀리 배치하는 경우가 좋은 성능을 보여줬다.

방송통신위원회에서 권고한 채널 배치와 유사한 1-0-0-0-1-0-0-0-1 배치의 성능은 가장 뛰어나지는 않았다.

 

신호 수가 3개인 경우의 Downlink 성능과 Uplink 성능을 종합적으로 살펴보았을 때 가장 성능 저하가 적인 채널 배치는 2-0-0-0-0-0-0-0-1였다. 1-0-0-1-0-0-0-0-1 배치와 하나의 채널에 모든 신호를 배치한 경우도 성능이 우수한 편이었다. 그에 비해 방송통신위원회에서 권고한 채널 배치와 유사한 1-0-0-0-1-0-0-0-1 배치는 성능이 눈에 띄게 좋은 편이 아니었다.

 

3. Wi-Fi 신호수가 4개인 경우의 통신 성능

Table 5 신호가 4개인 경우 Downlink 성능

할당된 채널 수

채널 별 신호 배치

평균 속도 (단위: Kbps)

1개 채널

4

3012.3

2개 채널

3-1

38.8

2-2

16.8

3개 채널

3-0-1

443.3

2-1-1

94.1

1-2-1

40.9

4개 채널

3-0-0-1

1207.2

2-1-0-1

31.7

1-2-0-1

105.5

1-1-1-1

53.9

5개 채널

3-0-0-0-1

1247.0

2-1-0-0-1

55.8

1-2-0-0-1

60.0

2-0-1-0-1

188.8

1-1-1-0-1

50.9

1-0-2-0-1

386.3

2-0-0-1-1

254.5

1-1-0-1-1

41.9

6개 채널

3-0-0-0-0-1

2681.8

2-1-0-0-0-1

61.3

1-2-0-0-0-1

226.3

2-0-1-0-0-1

270.3

1-1-1-0-0-1

122.9

1-0-2-0-0-1

116.0

2-0-0-1-0-1

2685.0

1-1-0-1-0-1

514.5

1-0-2-0-0-1

181.5

2-0-0-0-1-1

148.8

1-1-0-0-1-1

57.8

 

신호가 4개인 경우의 Downlink 성능은 대부분의 경우에서 성능 저하가 매우 컸다.

성능이 가장 우수한 경우는 하나의 채널에 모든 신호를 배치한 경우이다. 그리고 3-0-0-0-0-1 배치, 2-0-0-1-0-1 배치의 성능도 상당히 좋았다.

특이한 점이라면 2-0-0-1-0-1 배치의 성능이 좋다는 점인데 앞에서의 실험에 따르면 인접 채널 간섭으로 인해 성능 저하가 커야 한다. 이 값은 실험 상의 오류로 생각된다.

 

Table 6 신호가 4개인 경우 Uplink 성능

할당된 채널 수

채널 별 신호 배치

평균 속도 (단위: Kbps)

1개 채널

4

11446.3

2개 채널

3-1

3835.3

2-2

6037.0

3개 채널

3-0-1

3754.0

2-1-1

3630.8

1-2-1

5695.8

4개 채널

3-0-0-1

4149.8

2-1-0-1

4777.3

1-2-0-1

6208.5

1-1-1-1

1796.3

5개 채널

3-0-0-0-1

7881.0

2-1-0-0-1

7222.5

1-2-0-0-1

5913.5

2-0-1-0-1

5172.5

1-1-1-0-1

3002.3

1-0-2-0-1

5553.75

2-0-0-1-1

4952.5

1-1-0-1-1

3303.8

6개 채널

3-0-0-0-0-1

9060.0

2-1-0-0-0-1

2879.5

1-2-0-0-0-1

6863.5

2-0-1-0-0-1

4096.0

1-1-1-0-0-1

3334.0

1-0-2-0-0-1

7426.5

2-0-0-1-0-1

7265.0

1-1-0-1-0-1

5165.5

1-0-2-0-0-1

4990.3

2-0-0-0-1-1

5000.0

1-1-0-0-1-1

4216.3

 

Uplink 성능 역시 하나의 채널에 모든 신호를 배치했을 때의 성능이 가장 우수하다.

그 외에 3-0-0-0-0-1 배치와 3-0-0-0-1 배치의 성능이 우수했다.

 

신호가 4개 있는 경우, 모든 신호를 하나의 신호에 배치했을 때의 성능이 가장 우수했다. 다만 신호가 4개 있는 경우에서는 앞에서와는 다르게 특별한 경향성을 찾기가 조금 어려운 면이 있었다.

Ⅲ. 실험 방법

Wi-Fi의 통신 성능을 측정하는 가장 일반적인 방법은 무선 인터넷 속도 측정이다. 즉 Wi-Fi 통신을 통해 무선 인터넷에 접속한 후 특정 서버와의 통신 성능을 측정하는 것이다. 하지만 이 방법은 측정 서버와 회선 등 다양한 불안정 요소가 존재한다. 때문에 본 논문에서는 2개의 기기 사이의 데이터 전송 속도를 직접 측정하는 방식으로 Wi-Fi 통신 성능을 측정했다.

 

Figure 4 노트북과 공유기의 유, 무선 연결 구조

 

실험은 IpTime N604V와 Sens R70을 사용해 진행했다. IpTime N604V의 통신 칩셋은 Realtek 사의 RTL8196 이다. Sens R70의 무선랜 카드는 Intel사의 4965AGN이다.

 

실험은 다음과 같이 이루어졌다. 하나의 노트북을 공유기의 LAN 포트에 유선으로 연결하고 다른 하나의 노트북과 공유기 Wi-Fi을 통해 연결했다. 그리고 두 노트북 사이의 데이터 통신 성능을 측정했다. 이때 간섭이 없는 경우 두 노트북 사이의 데이터 통신 성능은 50Mbps 이하였다. 그에 비해 두 노트북 모두 LAN 포트에 유선으로 연결했을 경우의 데이터 통신 성능은 100Mbps 이상이었다. 즉 두 노트북 사이의 통신 성능에 유선 통신 성능은 제한 요인이 될 수 없으며 무선 통신 성능이 곧 실제 데이터 통신 성능을 의미한다는 것이다.

 

Figure 5네트워크 성능 측정 프로그램 JPerf

 

노트북 간의 데이터 통신 성능은 IPerf 기반의 JPerf를 사용해 측정했다. IPerf는 NLANR/DAST에서 개발 된 네트워크 성능 측정 프로그램이며 JPerf는 IPerf를 기반으로 그래픽 유저 인터페이스를 구현한 프로그램이다. Jperf을 이용해 30초 동안 초당 데이터 전송 성능을 측정했다. 이때 데이터는 클라이언트에서 서버로 전송된다. 즉 Wi-Fi를 통해 연결된 노트북이 클라이언트일 경우에는 Uplink, 서버일 경우에는 Downlink 성능을 측정하는 것이다. 일반적으로 Downlink는 다운로드, Uplink는 업로드를 의미한다.

Figure 6 Network Stumbler를 통한 주위 Wi-Fi 신호 확인

 

Network Stumbler는 현재 해당 기기에서 수신되는 Wi-Fi 신호의 수와 채널, 세기를 보여준다. Figure 6에서와 같이 주위에는 다른 Wi-Fi 신호가 활성화되지 않은 상태에서 진행했다. 실험 도중 계속해서 주위의 Wi-Fi 신호의 존재 여부를 점검했기 때문에 다른 Wi-Fi 신호와의 간섭으로 인한 영향은 없다. 물론 2.4Ghz 대역은 ISM Band이기 때문에 Bluetooth 등의 기기로 인한 간섭이 있기 때문에 성능 측정 시 예상치 못하게 통신 성능이 급격하게 변할 경우에는 재 실험을 진행해 다른 기기에 의한 간섭으로 인한 영향을 최소화했다.

 

저가 통신 칩 셋의 경우 연속적으로 부하가 가해지면 점차 성능 저하가 발생할 수 있기 때문에 300초 동안 연속적으로 테스트를 진행해 보았다. Downlink 성능은 평균 42485.0Kbps 였으며 Uplink 성능은 37879.0Kbps였다. 이때 모든 항들의 표준 편차는 Downlink의 경우 637.8Kbps로 1.5%, Uplink의 경우 492.8Kbps로 1.3%에 불과했다. 측정 시간 동안 Downlink 및 Uplink 성능을 연속적으로 표시하는 그래프상 뚜렷한 저하현상은 관찰되지 않았다. 즉 300초 동안의 부하로 인한 성능 저하가 없었으며 실제 실험은 30초 단위로 이루어졌고 실험 사이에 데이터 정리 및 채널 변경 등의 과정을 거쳤기 때문에 성능 저하를 유발할 정도의 부하는 가해지지 않았다.

 

실험은 신호가 2개, 3개, 4개인 경우로 나누어 진행했다. 즉 노트북을 4개, 6개, 8개 사용해 2개, 3개, 4개의 쌍을 이뤄 성능을 측정했다. 이때 각각의 쌍의 채널 배치에 따라 통신 성능은 부록에 첨부했으며 본문에는 평균값만 표시했다. 부록의 데이터는 오름차순으로 정리했다. 모든 데이터는 소수 첫째 자리까지 표시했다.

 

신호가 3개 이상인 경우의 채널 배치는 단순히 신호 간 채널 간격으로 표시하는 것이 불가능하다. 따라서 앞으로 신호의 채널 배치는 다음과 같이 나타내려고 한다. 이 연구에서 다루고자 하는 것은 신호의 상대적인 채널 배치에 따른 통신 성능이기 때문에 절대적인 채널은 나타내지 않을 것이다.

13채널을 사용하는 신호 1개, 11채널을 사용하는 신호 2개인 경우: 1-0-2

13채널을 사용하는 신호 1개, 11채널을 사용하는 신호 1개, 9채널을 사용하는 신호 2개인 경우: 1-0-1-0-2

그리고 이렇게 표시한 채널 배치를 할당 대역폭, 즉 사용한 채널의 폭으로 분류했다.

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